企业在 Kubernetes 上运行 AI、大数据应用已成主流，资源弹性和开发运维效率得到显著提升的同时，计算存储分离架构也带来了挑战：网络延迟高、网络费用贵、存储服务带宽不足等。
以 AI 训练、基因计算、工业仿真等高性能计算场景为例，需要在短时间内并发执行海量计算，多计算实例共享访问文件系统的同一数据源。很多企业使用阿里云文件存储 NAS 或 CPFS 服务，挂载到阿里云容器服务 ACK 运行的计算任务上，实现数千台计算节点的高性能共享访问。
然而，随着算力规模和性能提升、以及模型规模和工作负载复杂度的增加，在云原生的机器学习和大数据场景下，高性能计算对并行文件系统的数据访问性能和灵活性要求也越来越高。
完整内容请点击下方链接查看：
https://developer.aliyun.com/article/1246768?utm_content=g_10...
版权声明：本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
**粗体** _斜体_ [链接](http://example.com) `代码` - 列表 > 引用。你还可以使用@来通知其他用户。